第68期双周论坛于12月17日上午在公司110教室顺利举行。本期双周论坛邀请到的是浙江师范大学经济与管理学院的吴坚教授，他为我们主讲了一场题为《在线旅游推荐系统中群体共识机制研究》的报告，深入浅出地为我们讲解了推荐系统的相关原理以及涉及群体共识的模型。本次双周论坛由李晓义老师主持，部分老师、博士生、硕士生以及部分本科生参加了此次论坛。

吴坚教授主要分享了五个部分的内容，涉及个体推荐问题的描述、群体推荐问题的描述、社会网络信任的建模、基于信任的群体推荐共识以及未来研究的展望、以及个人科研心得的分享。吴坚教授从旅游与电子商务的结合这一研究背景讲起，一般游客在出游前都会通过搜索引擎来搜索相关的信息，但是会出现不精确、信息过载的问题，而推荐系统则是解决这些问题的一个很好的方法。推荐系统的实质是通过一套算法来匹配用户需求与已有信息，为用户提供与其需求相符的信息。

在谈及群体推荐与个体推荐的区别时，吴坚教授表示过去的推荐系统都基本上是个体推荐，但是现实生活中的决策很多情况是群体决策，需要考虑到群体行为的偏好，可以通过社会网络来识别群体中意见领袖，来进行相关的推荐。个体推荐中最经典的算法是由Resnick教授在1994年提出的基于用户的协同过滤，其原理主要是通过用户－项目评分来计算目标用户与其他用户的相似性，在基于评分进行推荐。但是这种算法存在着“冷启动”的问题，即新用户的偏好无法获得。然而群体推荐中可以通过群体之间的社会网络，而获得新用户的偏好来解决冷启动的问题。群体推荐系统的核心问题在于解决群体之间的异质性、群体如何达成共识。

吴坚教授在谈及社会网络信任建模时，借助Zadeh学者的模糊信息模型，构建了信任得分空间、信任度、知识空间等概念，来计算人际之间的信任度，进而算出群体之中的核心人物，群体之间的信任传递途径。

吴坚老师以德尔菲法为例子向我们介绍了基于信任的群体推荐共识，又涉及了平均信任、部分信任以及有条件的信任等情况，最后提出了在这个领域内的研究展望。认为关于其他信任传递方法、考虑情感的信任传递路径不同、以及对群体共识接受的研究会是以后这个领域的新方向。

最后吴坚教授与同学们分享了他的研究心得，回答了在座师生的相关问题。此次讲座让公司员工更好地把自己的专业知识与信息技术结合起来，更好地了解信息技术的前沿关注点，开阔了我们的视野，使我们受到了很大的启发。